【授業の目的】
社会調査データの分析に不可欠な多変量解析の理論を理解する。さらに、統計ソフトウェアRを使って多変量解析を実際に計算機上で実行し、出力結果の読み取り方や解釈の仕方を学ぶ。
【授業の到達目標】
代表的な多変量解析手法を学び、それらを自在に使いこなせるようになることを目標とする。
【授業概要（キーワード）】
母集団、標本、多変量、質的データ、量的データ、統計モデル
【科目の位置付け】
社会調査士認定科目「E」に対応。システム情報学コース専門教育科目（発展科目）
【授業計画】
・授業の方法
代表的な多変量解析法について解説し、一通りの理論を学んだ後、コンピュータによる実習をおこなう。また、数回のレポートを課す。これに取り組むことによって、手法に対する理解を深める。
・日程
第１回 多変量データの視覚化
第２回 線形単回帰分析 (1)：相関と因果関係
第３回 線形単回帰分析 (2)：モデルのあてはまり具合の診断
第４回 線形重回帰分析 (1)：複数の説明変量と相互作用
第５回 線形重回帰分析 (2)：変量の選択
第６回 ロジスティック回帰分析
第７回 クラスター分析
第８回 線形判別分析
第９回 非線形判別分析
第10回 主成分分析 (1)：固有値と固有ベクトル
第11回 主成分分析 (2)：実データの解析
第12回 因子分析
第13回 樹木モデル（分類木）
第14回 樹木モデル（回帰木）
第15回 その他の分析手法、期末試験
【学習の方法】
・受講のあり方
遅刻はしないこと。単なる暗記で済ませずに、自分の頭を使って充分に考えること。実際に手を動かし、様々な統計手法にふれてみること。
・授業時間外学習へのアドバイス
講義中に扱ったトピックが十分に理解できるように、分かるまで理論の復習とコンピュータによる実習を繰り返しおこなうこと。学んだ手法を色々なデータに適用してみると良い。
【成績の評価】
・基準
期末試験 70％
授業中に実施する演習 30%
・方法
期末試験と授業中に実施する演習の得点を合算して評価得点を算出し、それをもとに評価を決定する。
【テキスト・参考書】
講義中に紹介する。
【その他】
・学生へのメッセージ
「確率論」、「統計学」を履修しておくことが望ましい。
・オフィス・アワー
講義時に知らせる。
|